多模态RAG产品系统

面向企业智能化转型的知识管理场景，解决传统关键词搜索无法理解语义意图、多模态文档（PDF/图片）检索困难、内部知识孤岛严重等产品痛点。适用于法务合同检索、医疗影像资料查询、电商商品智能客服等业务背景，帮助企业构建基于大语言模型的私有知识中枢，提升信息检索准确率与问答效率。

项目包含四大核心功能模块：
1）多模态文档接入模块：支持PDF、Word、JPG/PNG等格式自动解析与向量化；
2）语义检索引擎：基于Milvus向量数据库实现Top-K相似度匹配，支持混合检索（向量+关键词）；
3）智能问答API：通过FastAPI提供RESTful接口，集成RAG检索增强生成，实现"先检索后回答"的精准问答；4）知识库管理后台：支持文档增删改查、检索结果重排序、问答历史追溯。系统实现了亚秒级响应（

后端架构设计、Milvus向量数据库Schema设计、FastAPI高性能接口开发（含异步处理与限流）、Docker容器化部署与性能调优。技术栈：Python + FastAPI + Milvus + LangChain + Docker。实现亮点：采用多模态Embedding模型实现文本+图片统一向量空间存储；设计分层缓存机制降低LLM调用成本；解决高并发场景下向量检索与生成模型的资源竞争问题，单机支持QPS 200+。